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Enregistrement W1989575373 · doi:10.1017/s1049023x14000259

The Need for a Systematic Approach to Disaster Psychosocial Response: A Suggested Competency Framework

2014· article· en· W1989575373 sur OpenAlexaff
Robin S. Cox, Taryn Danford

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychologyApplied psychologyJob analysisMedical educationMedicineJob satisfactionSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Competency models attempt to define what makes expert performers "experts." Successful disaster psychosocial planning and the institutionalizing of psychosocial response within emergency management require clearly-defined skill sets. This necessitates anticipating both the short- and long-term psychosocial implications of a disaster or health emergency (ie, pandemic) by developing effective and sustained working relationships among psychosocial providers, programs, and other planning partners. The following article outlines recommended competencies for psychosocial responders to enable communities and organizations to prepare for and effectively manage a disaster response. Competency-based models are founded on observable performance or behavioral indicators, attitudes, traits, or personalities related to effective performance in a specific role or job. After analyzing the literature regarding competency-based frameworks, a proposed competency framework that details 13 competency domains is suggested. Each domain describes a series of competencies and suggests behavioral indicators for each competency and, where relevant, associated training expectations. These domains have been organized under three distinct categories or types of competencies: general competency domains; disaster psychosocial intervention competency domains; and disaster psychosocial program leadership and coordination competency domains. Competencies do not replace job descriptions nor should they be confused with performance assessments. What they can do is update and revise job descriptions; orient existing and new employees to their disaster/emergency roles and responsibilities; target training needs; provide the basis for ongoing self-assessment by agencies and individuals as they evaluate their readiness to respond; and provide a job- or role-relevant basis for performance appraisal dimensions or standards and review discussions. Using a modular approach to psychosocial planning, service providers can improve their response capacity by utilizing differences in levels of expertise and training. The competencies outlined in this paper can thus be used to standardize expectations about levels of psychosocial support interventions. In addition this approach provides an adaptable framework that can be adjusted for various contexts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1070,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0150,005
Études des sciences et des technologies0,0060,016
Communication savante0,0110,018
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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